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智能客服应如何实践

回答

以下是关于智能客服实践的相关内容：

零成本、零代码搭建一个智能微信客服的实操步骤：

  1. 访问微信客服 https://kf.weixin.qq.com/，点击开通。
  2. 勾选同意，点击下一步。
  3. 按步骤填写，勾选同意，注册企业微信。
  4. 注册成功后，会出现“企业未认证，累计仅可接待 100 位客户，认证后可提升接待上限”的提醒，个人测试无需认证，不影响使用。
  5. 完成上述步骤后，已成功 50%，接下来是复制粘贴操作：
    • 点击配置->到微信客服的企业信息，复制企业 ID ->到 coze 页面进行粘贴填写企业 ID，并点击下一步。
    • 到微信客服的开发配置，找到回调配置，复制 Token、EncodingAESKey（如果为空，点击“随机获取”），到 coze 页面进行粘贴，点击下一步。
    • 到微信客服的开发配置，配置回调地址 URL、复制 Secret 到 coze 的页面粘贴。
    • 第一次设置回调地址时，目前需要企业认证才可以接入微信客服。若企业未认证，配置回调 URL 时会报错：回调域名校验失败。之前未认证就发布过微信客服的不受影响。第一次设置成功后，后续修改在特定页面进行。
    • 到微信客服的客服账号，创建一个客服账号，复制客服账号名称，到 coze 的页面粘贴，点击保存。保存后，在 coze 发布页面的发布平台的微信客服这里，显示“已配置”，剩下的就是勾选，点击发布。

ChatGPT 在智能客服中的应用：

  1. 承担客服功能：告诉 ChatGPT 具体客服身份，要求其解答用户问题的同时，进行私域流量转化。
  2. 管理社区互动：模拟运营人的语言风格，与用户进行更自然的互动，提高用户参与度和满意度。同时支持对社区中的评论和问题进行自动分类，帮助运营团队更有效地解决问题和满足用户需求。
  3. 监测舆情和热点：从多个来源抓取互联网上的热门话题、新闻和社交媒体动态，并对抓取到的文本数据进行深度分析，识别热门话题和趋势，帮助内容运营团队及时了解市场变化。实时监测品牌、产品或服务的网络声量，识别潜在的负面舆情，并提醒运营团队采取措施。但因 ChatGPT 并不支持实时搜索，以上内容需要借助第三方插件完成。
内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别（powered by aily）

参考资料

皇子：零成本、零代码搭建一个智能微信客服，保姆级教程

带大家一步步配置，闭眼操作：没啥难度，也不需要特殊条件，按步骤操作即可。a.访问微信客服https://kf.weixin.qq.com/，点击开通b.勾选同意，点击下一步c.按步骤填写，勾选同意，注册企业微信d.注册成功页面e：进来后，出现“企业未认证，累计仅可接待100位客户，认证后可提升接待上限”的提醒，个人测试无需认证，不影响使用。完成以上步骤之后，已经成功了50%了，剩下的就是复制粘贴。a.点击配置->到微信客服的企业信息，复制企业ID ->到coze页面进行粘贴填写企业ID，并点击下一步b.到微信客服的开发配置，找到到回调配置，复制Token、EncodingAESKey（如果还是空的，点击“随机获取”即可），到coze页面进行粘贴，点击下一步c.到微信客服的开发配置，配置回调地址URL、复制Secret到coze的页面粘贴，到这里就差微信客服了第一次设置回调地址：注意⚠️：目前需要企业认证，才可以进行接入微信客服了。如果企业没有进行认证，则会在配置回调URL时报错：回调域名校验失败。另外，之前未进行企业认证就发布过微信客服的不受影响。第一次设置成功后，后面再修改是这个页面：d.到微信客服的客服账号，创建一个客服账号，复制客服账号名称，到coze的页面粘贴，点击保存保存后，在coze发布页面的发布平台的微信客服这里，显示“已配置”，剩下的就是勾选，点击发布

皇子：零成本、零代码搭建一个智能微信客服，保姆级教程

带大家一步步配置，闭眼操作：没啥难度，也不需要特殊条件，按步骤操作即可。a.访问微信客服https://kf.weixin.qq.com/，点击开通b.勾选同意，点击下一步c.按步骤填写，勾选同意，注册企业微信d.注册成功页面e：进来后，出现“企业未认证，累计仅可接待100位客户，认证后可提升接待上限”的提醒，个人测试无需认证，不影响使用。完成以上步骤之后，已经成功了50%了，剩下的就是复制粘贴。a.点击配置->到微信客服的企业信息，复制企业ID ->到coze页面进行粘贴填写企业ID，并点击下一步b.到微信客服的开发配置，找到到回调配置，复制Token、EncodingAESKey（如果还是空的，点击“随机获取”即可），到coze页面进行粘贴，点击下一步c.到微信客服的开发配置，配置回调地址URL、复制Secret到coze的页面粘贴，到这里就差微信客服了第一次设置回调地址：注意⚠️：目前需要企业认证，才可以进行接入微信客服了。如果企业没有进行认证，则会在配置回调URL时报错：回调域名校验失败。另外，之前未进行企业认证就发布过微信客服的不受影响。第一次设置成功后，后面再修改是这个页面：d.到微信客服的客服账号，创建一个客服账号，复制客服账号名称，到coze的页面粘贴，点击保存保存后，在coze发布页面的发布平台的微信客服这里，显示“已配置”，剩下的就是勾选，点击发布

运营：腾讯运营如何用ChatGPT

在ChatGPT出现之前，许多企业为了降低人工客服成本，已经在广泛使用智能客服。但现阶段的智能客服还不够智能，而ChatGPT的“角色扮演“能力，正是客服产业所需要的。以下是对ChatGPT作为智能客服的试验。首先告诉ChatGPT的具体客服身份，在要求其解答用户问题的同时，进行私域流量转化。ChatGPT承担客服功能ChatGPT能够理解社区用户的评论和问题，并生成合适的回复。可以提高社区运营效率，为用户提供实时的互动体验。[heading4]b.管理社区互动[content]ChatGPT还可以模拟运营人的语言风格，与用户进行更自然的互动，提高用户参与度和满意度。同时支持对社区中的评论和问题进行自动分类，帮助运营团队更有效地解决问题和满足用户需求。ChatGPT模拟社群运营语言风格[heading4]c.监测舆情和热点[content]ChatGPT可以从多个来源抓取互联网上的热门话题、新闻和社交媒体动态。也可以对抓取到的文本数据进行深度分析，识别热门话题和趋势，帮助内容运营团队及时了解市场变化。同时支持实时监测品牌、产品或服务的网络声量，识别潜在的负面舆情，并提醒运营团队采取措施。*因ChatGPT并不支持实时搜索，以上内容需要借助第三方插件完成，详见文章三-3.解锁更多隐藏玩法。

其他人在问
智能客服
智能客服相关信息如下： GPT 智能客服： GPTs 是 GPT 的一种 ID 账号形态，类似微信公众号，用户可开发自己垂类应用。其开放门槛低，基本是 0 代码，开发方式包括自然语言（prompt）、知识库（knowledge）、第三方 API 对接（Action）。GPTs 实现了目前最强的智能客服，具有对话流畅、多观点融合、答案准确等特点，但不太擅长推理计算。实现原理是将 FAQ 上传到知识库，让 GPTs 具有客服应答能力。猜测类似检索增强生成技术（RAG），将知识库（knowledge）和问题（prompt）一起做 embedding，扔给 LLM 作答。 零成本、零代码搭建智能微信客服： 平台选择扣子（官网地址：https://www.coze.cn）。扣子是新一代一站式 AI Bot 开发平台，无论是否有编程基础，都可以在扣子平台上快速搭建基于 AI 模型的各类问答 Bot，从解决简单的问答到处理复杂逻辑的对话，还可以将搭建的 Bot 发布到各类社交平台和通讯软件上。
2024-11-04
AI 搭建本地客服
以下是关于 AI 搭建本地客服的相关信息： 对于期望在本地环境利用 AI 技术搭建客服系统的用户，有以下参考方案和平台可供选择： 本地部署资讯问答机器人：可以通过 Langchain + Ollama + RSSHub 实现 RAG 系统，为用户提供具有实际操作价值的参考。 AI 工具使用方法： 目前市面上的 AI 工具分为线上和线下本地部署两种。 线上的优势在于出图速度快，不吃本地显卡配置，无需下载大型模型，还能查看其他创作者的作品，但出图分辨率有限。 线下部署的优势是可以添加插件，出图质量高，但使用时电脑可能宕机，配置不高可能会爆显存导致出图失败。 Agent 构建平台： 1. Coze：新一代一站式 AI Bot 开发平台，集成丰富插件工具，适用于构建各类问答 Bot。 2. Mircosoft 的 Copilot Studio：主要功能包括外挂数据、定义流程、调用 API 和操作，以及将 Copilot 部署到各种渠道。 3. 文心智能体：百度推出的基于文心大模型的智能体平台，支持开发者根据需求打造产品能力。 4. MindOS 的 Agent 平台：允许用户定义 Agent 的个性、动机、知识，以及访问第三方数据和服务或执行工作流。 5. 斑头雁：2B 基于企业知识库构建专属 AI Agent 的平台，适用于客服、营销、销售等场景，提供多种成熟模板。 6. 钉钉 AI 超级助理：依托钉钉的优势，在处理高频工作场景如销售、客服、行程安排等方面表现出色。 您可以根据自身需求选择适合的方案和平台进行进一步探索和应用。需要注意的是，以上内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。
2024-10-25
智能客服
智能客服相关信息如下： GPT 智能客服： GPTs 是 GPT 的一种 ID 账号形态，类似微信公众号，用户可开发自己垂类应用。开放门槛低，基本是 0 代码，开发方式包括自然语言（prompt）、知识库（knowledge）、第三方 API 对接（Action）。GPTs 实现目前最强的智能客服，具有对话流畅，多观点融合，答案准确等特点，不太擅长推理计算。其实现原理是将 FAQ 上传到知识库，让 GPTs 具有客服应答能力。OpenAI 未发布相关论文，猜测类似检索增强生成技术（RAG），将知识库（knowledge）和问题（prompt）一起做 embedding，扔给 LLM 作答。 零成本、零代码搭建智能微信客服： 平台选择扣子（官网地址：https://www.coze.cn）。扣子是新一代一站式 AI Bot 开发平台，无论是否有编程基础，都可以在扣子平台上快速搭建基于 AI 模型的各类问答 Bot，从解决简单的问答到处理复杂逻辑的对话，还可以将搭建的 Bot 发布到各类社交平台和通讯软件上，让更多用户与搭建的 Bot 聊天。
2024-10-11
搭建AI客服，对接知识库
以下是搭建 AI 客服并对接知识库的步骤： 1. 搭建 OneAPI（https://github.com/songquanpeng/oneapi），用于汇聚整合多种大模型接口，方便后续更换使用各种大模型，同时了解如何白嫖大模型接口。 2. 搭建 FastGpt（https://fastgpt.in/），这是一个知识库问答系统。将知识文件放入其中，并接入上面的大模型作为分析知识库的大脑，最后回答问题。如果不想接到微信，搭建到此即可，它也有问答界面。 3. 搭建 chatgptonwechat（https://github.com/zhayujie/chatgptonwechat）接入微信，并配置 FastGpt 将知识库问答系统接入微信。建议先用小号以防封禁风险。搭建完后想拓展功能，可参考 Yaki.eth 同学的教程（https://waytoagi.feishu.cn/wiki/UADkwZ9B0iAWdTkFJIjcN7EgnAh），其中的 cow 插件能进行文件总结、MJ 绘画等。 此外，用 Coze 免费打造自己的微信 AI 机器人时： 1. 确定功能范围，例如支持用户发送“关键字”自助获取分享的“AI 相关资料链接”；能回答 AI 相关知识，优先以“知识库”中的内容回答，不足时调用大模型回复并在答案末尾加上“更多 AI 相关信息，请链接作者：jinxia1859”；能在微信公众号上发布作为微信客服助手。 2. 为实现上述功能，需要准备的内容有：根据目的和核心能力编写 prompt 提示词；整理“关键字”与“AI 相关资料链接”的对应关系，可用 word、txt、excel 整理；创建知识库用于回答 AI 相关知识；创建工作流控制 AI 按要求处理信息；准备好微信公众号以便发布机器人。
2024-10-10
我想做一个ai客服机器人
要做一个 AI 客服机器人，您可以参考以下内容： 使用大型语言模型构建自定义聊天机器人，如 ChatGPT ，它具有交互式聊天界面，您可以通过学习 OpenAI ChatCompletions 格式的组件来自己构建。首先设置 OpenAI Python 包，定义两个辅助函数，一个是 getCompletion 函数，将提示放置到类似用户消息的消息中，另一个是 generateResponse 函数，接受用户消息并生成相应助手消息，从而能够与 AIGPT 模型进行交互并生成对话。 以“AI 学习三步法：实践”为例，用 Coze 免费打造自己的微信 AI 机器人。确定功能范围，比如支持用户发送“关键字”自助获取分享的“AI 相关资料链接”，能回答 AI 相关知识，优先以“自己的知识库”中的内容回答，不足时调用 AI 大模型回复并在答案末尾加上“更多 AI 相关信息，请链接作者：jinxia1859”，能发布在微信公众号上作为微信客服助手。要实现这些功能，需要准备的内容有：根据 Bot 的目的和核心能力编写 prompt 提示词；整理“关键字”与“AI 相关资料链接”的对应关系，可用 word 、 txt 、 excel 整理；创建自己的知识库回答 AI 相关知识；创建工作流控制 AI 按要求处理信息；准备好微信公众号以便发布机器人。设计“AI 前线”Bot 时，先展示最终效果界面。
2024-10-09
我想建立 ai 客服帮我解决一些专业化的客服问题
以下是关于建立 AI 客服的相关信息： 传统智能客服企业在 LLM 时代面临困境，如明星智能客服企业欠薪、部分企业解散团队或转向出海客服方向。这既有必然性也有偶然性，与智能客服行业的属性有关。 从产品角度看，智能客服分为智能部分和客服部分。智能部分基于 NLP 技术进行基于业务逻辑的 AI 对话管理，客服部分包括传统客服坐席、内部数据查询台等。 企业对客服效果非常看重，而做好客服服务需要企业产品的详细数据与用户数据，但智能客服企业在赋能时难以获取关键信息，很多采取本地部署，费力且难有积累。 您可以通过以下方式建立 AI 客服： 参考“DIN：全程白嫖拥有一个 AI 大模型的微信助手”，一个能解答任何问题的 AI 机器人，可接入微信或群聊，为用户提供自动答疑服务，还能投喂特定知识，成为客服、专业老师或知识备忘录，无需技术知识，小白也能轻松搭建，全程只需复制粘贴，可自定义知识库，满足不同需求，支持多场景应用，如客服、教育、个人知识管理等。 了解“零基础模板化搭建 AI 微信聊天机器人”，微信有多种功能，如个人微信/微信群、微信公众号、微信服务号、微信客服等，Coze AI 平台支持与微信公众号、服务号、客服的对接，最近 Coze 的国内版正式发布 API 接口功能，可对接个人微信甚至微信群。相关部署方法对国外版或国内版 Coze 均适用，但对接国外版需服务支持黑魔法。
2024-10-03
城市智能停车服务系统建设方案
很抱歉，目前知识库中没有关于城市智能停车服务系统建设方案的相关内容。但一般来说，建设城市智能停车服务系统可以从以下几个方面考虑： 1. 需求分析：了解城市的停车需求、现有停车设施状况以及存在的问题。 2. 技术选型：选择适合的传感器、通信技术、数据库管理系统等。 3. 系统设计：包括车位监测与管理、用户端应用设计、后台管理系统等。 4. 数据采集与处理：准确采集车位使用情况等数据，并进行有效的处理和分析。 5. 支付与计费系统：提供便捷的支付方式，并制定合理的计费规则。 6. 与其他系统的集成：如交通管理系统、城市规划系统等。 7. 安全与隐私保护：确保系统的安全性和用户数据的隐私。 8. 维护与升级：定期对系统进行维护和升级，以适应不断变化的需求。 以上只是一个初步的框架，具体的建设方案需要根据城市的实际情况进行详细的规划和设计。
2024-11-12
智能体
智能体（Agent）在人工智能和计算机科学领域是一个重要概念，指能够感知环境并采取行动以实现特定目标的实体，可以是软件程序或硬件设备。 智能体的定义： 智能体是自主系统，通过感知环境（通常借助传感器）并采取行动（通常通过执行器）来达成目标。在 LLM 支持的自主 Agent 系统中，LLM 充当 Agents 的大脑，并包含以下关键组成部分： 规划 子目标和分解：将大型任务分解为更小、可管理的子目标，以有效处理复杂任务。 反思和完善：对过去行为进行自我批评和反思，从错误中吸取教训，完善未来步骤，提高最终结果质量。 记忆 短期记忆：利用模型的短期记忆进行上下文学习。 长期记忆：通过外部向量存储和快速检索实现长时间保留和回忆（无限）信息。 工具使用：学习调用外部 API 获取模型权重中缺失的额外信息，包括当前信息、代码执行能力、对专有信息源的访问等。 智能体的类型： 智能体可根据复杂性和功能分为以下几种类型： 简单反应型智能体（Reactive Agents）：根据当前感知输入直接行动，不维护内部状态，不考虑历史信息。例如温控器，根据温度传感器输入直接控制加热器。 基于模型的智能体（Modelbased Agents）：维护内部状态，对当前和历史感知输入建模，能推理未来状态变化并据此行动。例如自动驾驶汽车，不仅感知当前环境，还维护和更新周围环境模型。 目标导向型智能体（Goalbased Agents）：具有明确目标，能根据目标评估不同行动方案并选择最优行动。例如机器人导航系统，有明确目的地并规划路线以避障。 效用型智能体（Utilitybased Agents）：不仅有目标，还能量化不同状态的效用值，选择效用最大化的行动，评估行动优劣并权衡利弊。例如金融交易智能体，根据市场条件选择最优交易策略。 学习型智能体（Learning Agents）：能通过与环境交互不断改进性能，学习模型、行为策略以及目标函数。例如强化学习智能体，通过与环境互动不断学习最优策略。 此外，智能体还应用于情绪主题角色扮演小游戏，来源于 Cathy 教练和 Leah 老师的情绪力手册，帮助家长和孩子从源头了解、分辨、分析、处理和控制情绪，包含需求分析、分步实现需求、提示词编写测试、GPTs 使用链接和总结等内容。
2024-11-12
智能体如何拥有唱歌功能
要让智能体拥有唱歌功能，需要从多个方面进行设计和构建： 1. 基础信息设定：包括智能体的姓名、性别、年龄和职业等，为后续功能设计提供基础。 2. 背景和经历考量：这些因素与基础信息相互影响，决定了智能体的基本特征，例如一个有特定背景和经历的智能体可能对唱歌有独特的喜好和追求。 3. 兴趣爱好规划：如果设定智能体特别喜欢唱歌，这可能会影响其长期规划，比如梦想成为专业歌手。 4. 性格和价值观塑造：这两者会影响智能体在唱歌方面的表现和追求，以及与唱歌相关的人际关系和社交行为。 此外，在技术实现上，需要强大的语音合成和音乐生成技术支持，以模拟真实的唱歌效果。同时，还需要不断优化和训练，以提高唱歌功能的质量和表现力。
2024-11-12
AI agent和智能体有什么区别
AI agent 和智能体在以下方面存在区别： 1. 概念侧重点：AI agent 更强调作为数字人的大脑，拥有记忆模块等，以实现更真实的交互；智能体则被视为智能的最小单元，是可以设定目标后主动完成任务的。 2. 能力构成：AI agent 主要通过接入大语言模型，并结合工具、记忆、行动、规划等能力来发挥作用；智能体不仅具备推理能力，还能执行全自动化业务，但目前许多相关产品仍需人类参与。 3. 实现方式：AI agent 目前行业里主要通过如 langchain 框架，在 prompt 层和工具层完成设计，将大模型与工具进行串接；智能体在实现上可能涉及更多复杂的技术和逻辑。
2024-11-12
有没有能够按照给定的文件出考试题的智能体或者网站或者AI
以下是一些能够按照给定文件出考试题的智能体、网站或 AI 相关的信息： 很多 AI 网站都可以创建“智能体”，您可以为其提供配置信息（提示词）、知识库、能力配置等，让它们为您工作，例如出试题。 像 Perplexity 这样的平台，具有付费、高质量的特点。 利用 Kimi.ai 也可以实现用 AI 出测验题，提升的办法如出 20 道，挑几道出来改改，或者让 AI 根据量规自动评分。 在使用这些工具时，想让 AI 做好，首先您得会做，比如把大模型当作大学生或“实习生”，需要您指明方向，拆解任务，教其一步一步操作，像导演一样编排具体流程，检查结果，修改流程，反复迭代。提示语的核心是逻辑，要将复杂任务拆分成科学合理的步骤，并且让前面每一步的结果都成为后面步骤的基础。 另外，对于 GPT 类的工具，您可以预先把咒语（prompts）写好，像编程一样把要求 AI 操作的步骤写得非常详细，以后每次拿过来直接就用。建议找个空闲日，将自己的日常工作列出来，寻找哪些工作部分可以被 AI 加速，哪些工作基本上是固定输入输出的，并尝试把这些工作场景写成“智能体”，不断迭代优化。
2024-11-11
搭建个人知识库，请推荐的免费人工智能软件
以下为您推荐一些可用于搭建个人知识库的免费人工智能软件： 1. AnythingLLM：包含所有 Open WebUI 的能力，额外支持选择文本嵌入模型和向量数据库。安装地址：https://useanything.com/download 。安装完成后需进行配置，主要分为三步：选择大模型、选择文本嵌入模型、选择向量数据库。在 AnythingLLM 中可创建独有的 Workspace 与其他项目数据隔离，包括创建工作空间、上传文档并进行文本嵌入、选择对话模式（Chat 模式会综合给出答案，Query 模式仅依靠文档数据给出答案），配置完成后可进行测试对话。 2. Coze 或 FastGPT 等工具可搭建知识库，但当下其 RAG 能力仅对问答场景友好，复杂企业级知识库场景可能需要专业团队，收费几万到几十万不等。若想使用专门搭建个人知识库的软件，可参考文章 ，忽略本地部署大模型环节，直接看其中推荐的软件。 此外，还有一些相关工具和方法： 用通义听悟整理录音笔记：https://tingwu.aliyun.com 用 React 实现选中即解释 定义提示语提取有用信息：https://memo.ac/zh/ 开源免费屏幕录制工具 OBS，下载地址：https://obsproject.com/ Mac 用 Downie，Windows 推荐 IDM 淘宝数码荔枝店购买 用 losslessCut 快速切块：https://github.com/mifi/losslesscut 希望这些信息对您有所帮助。
2024-11-11
有没有关于RAG的实践
以下是关于 RAG 的一些实践： OpenAI 的实践：从 45%的准确率开始，尝试多种方法，如假设性文档嵌入（HyDE）和精调嵌入等，效果不理想。通过尝试不同大小块的信息和嵌入不同的内容部分，准确率提升到 65%。通过 Reranking 和对不同类别问题特别处理，进一步提升到 85%。最终，通过提示工程、查询扩展等方法结合，达到 98%的准确率。团队强调了模型精调和 RAG 结合使用的强大潜力，尤其是在未使用复杂技术的情况下，仅通过简单的模型精调和提示工程就接近行业领先水平。 本地部署大模型以及搭建个人知识库：利用大模型的能力搭建知识库是 RAG 技术的应用。RAG 应用可抽象为 5 个过程，包括文档加载、文本分割、存储（包括嵌入和向量数据存储）、检索、输出（把问题及检索出的嵌入片提交给 LLM 生成答案）。 本地部署资讯问答机器人：基于用户问题从向量数据库中检索相关段落并过滤，让模型参考上下文信息回答，实现 RAG。通过 gradio 创建网页 UI 并进行评测，对不同模型如 Qwen7b、Gemma、Mistral、Mixtral 和 GPT4 进行测试，得出 GPT4 表现最好等结论。同时总结指出上下文数据质量和大模型性能决定 RAG 系统性能上限，RAG 能提升答案质量和相关性，但不能完全消除大模型幻觉、信息滞后问题。
2024-11-03
. 了解射频识别技术的基本原理及常见应用。 2. 能够利用射频识别技术开展实践，了解物与物 之间近距离通信的过程。 第7课 电子标签我揭秘 7.1 乘坐火车时，人们只需拿身份证在检票机上刷一下，便能顺利通过检票 闸机，进出火车站。在这个过程中，正是 RFID 技术在发挥作用。 揭秘射频识别技术 本课将关注以下问题： 1. RFID 系统的工作流程是怎样的？ RFID 是一种物品标识和自动识别技术，本质上是一种无线通信技术， 无须与被识别物品直接接触。RFID 系统由电子标签和读卡器组成（图 7
射频识别（RFID）技术是一种物品标识和自动识别的无线通信技术，无需与被识别物品直接接触。RFID 系统由电子标签和读卡器组成。 其基本原理是：读卡器发射特定频率的无线电波，当电子标签进入有效工作区域时，产生感应电流，从而获得能量被激活，并向读卡器发送自身编码等信息，读卡器接收并解码后，将信息传送给后台系统进行处理。 常见应用包括：乘坐火车时的身份证检票，物流领域的货物追踪管理，图书馆的图书借还管理，超市的商品结算等。 在利用射频识别技术开展实践时，能够了解物与物之间近距离通信的过程。例如在物流中，货物上的电子标签与读卡器之间通过无线电波进行信息交互，实现对货物的实时监控和管理。 RFID 系统的工作流程大致为：读卡器发射无线电波，激活电子标签，电子标签向读卡器发送信息，读卡器接收并解码信息后传送给后台系统。
2024-10-21
AI和软件测试行业的实践想法
目前知识库中暂时没有关于 AI 和软件测试行业实践想法的相关内容。但一般来说，在软件测试行业中应用 AI 可以考虑以下几个方面： 1. 利用机器学习算法进行测试用例的自动生成和优化，提高测试覆盖度和效率。 2. 运用自然语言处理技术对测试需求和文档进行分析，提取关键信息，辅助测试计划的制定。 3. 通过 AI 模型对软件的历史缺陷数据进行学习，预测可能出现的新缺陷类型和位置。 4. 借助图像识别和语音识别等技术，实现对软件界面和交互的自动化测试。 您可以根据实际情况和具体需求，进一步探索和创新 AI 在软件测试行业中的应用。
2024-10-18
我想让ai模拟抖音网红说话，有最佳实践可以参考吗？
目前暂时没有关于让 AI 模拟抖音网红说话的最佳实践内容。但一般来说，您可以先分析一些抖音网红的语言特点，比如常用的词汇、语气、口头禅、表达方式等，然后为 AI 提供这些特征的描述和示例，让其学习和模仿。同时，您还可以通过不断调整输入的提示词和训练数据，来优化 AI 的模拟效果。
2024-09-29
某银行计划对外采购2024年分行内训师培训项目，现需要对采购内容做详细要求，培训内容以AI工具课程开发与设计，课程制作与实践，短视频制作，直播授课技巧等，我该如何对培训老师资质，授课经验，AI工具运用等技能做细化要求
以下是为您提供的关于银行采购 2024 年分行内训师培训项目中对培训老师资质、授课经验、AI 工具运用等技能的细化要求建议： 培训老师资质： 具备相关领域的专业教育背景，如计算机科学、人工智能等。 持有相关的行业认证或资格证书。 授课经验： 拥有丰富的企业内训经验，特别是在金融行业的培训经历。 成功完成过类似 AI 工具课程开发与设计、课程制作与实践等相关课程的授课。 AI 工具运用技能： 熟练掌握多种主流的 AI 工具，如常见的机器学习框架、自然语言处理工具等。 能够运用 AI 工具进行实际项目开发，并具有相关的案例成果。 熟悉短视频制作和直播授课中涉及的 AI 辅助技术，如智能剪辑工具、虚拟主播技术等。 希望以上建议对您有所帮助。
2024-09-13
有没有关于微调的最佳实践
以下是关于微调的最佳实践： 一般最佳实践：使用更多高质量的示例进行微调效果更好。要微调一个比使用基本模型使用高质量提示更好地执行的模型，应提供至少几百个高质量的示例，最好由人类专家审查。从那里开始，性能往往会随着示例数量的每增加一倍而线性增加。增加示例的数量通常是提高性能的最佳和最可靠的方法。分类器是最容易上手的模型。对于分类问题，建议使用 ada，经过微调后，它通常只会比功能更强大的模型稍微差一点，同时速度更快，成本更低。 准备数据集：微调是一种强大的技术，可用于创建特定于您的用例的新模型。在微调您的模型之前，强烈建议阅读以下针对您的用例的最佳实践和具体指南。 具体指南：微调可以解决多种问题，最佳使用方式可能取决于您的具体用例。常见的微调用例和相应的指南包括： 如果您要对预先存在的数据集进行微调，而不是从头开始编写提示，请务必在可能的情况下手动检查您的数据是否存在令人反感或不准确的内容，或者如果数据集很大，请检查尽可能多的随机样本。
2024-09-06